Khảo sát các công cụ và kỹ thuật phát hiện tấn công web

Dau Xuan Hoang1, Ninh Thi Thu Trang, Nguyen Trong Hung
1Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Hà Nội

Tóm tắt

Tóm tắt—Tấn công web gồm các dạng tấn công vào các website và ứng dụng web nhằm đánh cắp các thông tin nhạy cảm, có thể gây ngưng trệ hệ thống dịch vụ, hoặc chiếm quyền kiểm soát hệ thống. Để phòng chống tấn công web, nhiều kỹ thuật và công cụ đã được nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trong thực tế phục vụ giám sát, phát hiện và ngăn chặn dạng tấn công này nhằm bảo vệ các website, ứng dụng web và người dùng web. Việc khảo sát, đánh giá các công cụ và kỹ thuật giám sát, phát hiện tấn công web hiện có là cơ sở cho lựa chọn công cụ, kỹ thuật phát hiện tấn công web phù hợp cho các hệ thống website, ứng dụng web cụ thể. Trong phần đầu, bài báo này khảo sát một số công cụ và kỹ thuật giám sát, phát hiện tấn công web tiêu biểu đã được nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trên thực tế. Phần sau của bài báo trình bày nội dung thử nghiệm, đánh giá hiệu quả của một mô hình phát hiện tấn công web dựa trên học máy. Các kết quả thử nghiệm cho thấy, mô hình phát hiện tấn công web dựa trên học máy cho độ chính xác đạt tới 99.57%, có tiềm năng triển khai hiệu quả trên thực tế.

Từ khóa

#Các dạng tấn công web #Phát hiện các dạng tấn công web #Phát hiện tấn công web sử dụng chữ ký #Phát hiện tấn công web sử dụng học máy

Tài liệu tham khảo

OWASP, Open Web Application Security Project, http://www.owasp.org, accessed 1.2021.

Hoàng Xuân Dậu, An toàn ứng dụng web và cơ sở dữ liệu, Học viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 2017.

Hoang, X.D. Detecting Common Web Attacks Based on Machine Learning Using Weblog. K.-U. Sattler et al. (Eds.): ICERA 2020, LNNS 178, pp. 311–318, 2021.

VNCS – Giải pháp giám sát website tập trung, http://vncs.vn/portfolio/giai-phap-giam-sat-websites-tap-trung, accessed 1.2021.

Nagios Web Application Monitoring Software, https://www.nagios.com/solutions/web-application-monitoring/, accessed 1.2021.

Site24x7, Website Defacement Monitoring, https://www.site24x7.com/monitor-webpagedefacement.html, accessed 1.2021.

Mod Security, https://www.modsecurity.org, accessed 1.2021.

Snort IDS, http://www.snort.org, accessed 1.2021.

Abhishek Kumar Baranwal, Approaches to detect SQL injection and XSS in web applications, EECE 571B, Term Survey Paper, University of British Columbia, Canada, 2012.

OWASP ModSecurity Core Rule Set, https://www.owasp.org/index.php/Category: OWASP_ModSecurity_Core_Rule_Set_Project, accessed 1.2021.

Kemalis, K. and T. Tzouramanis. SQL-IDS: A Specification-based Approach for SQLinjection Detection. SAC’08. Fortaleza, Ceará, Brazil, ACM (2008), pp. 2153-2158.

P. Bisht, and V.N. Venkatakrishnan, “XSS-GUARD: Precise dynamic prevention of Cross-Site Scripting Attacks,” In Proceeding of 5th Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment, LNCS 5137, 2008, pp. 23-43.

Doyen Sahoo, Chenghao Liu, and Steven C.H. Hoi, Malicious URL Detection using Machine Learning: A Survey, https://arxiv.org/abs/1701.07179, Mar 2017.

Gustavo Betarte, Eduardo Giménez, Rodrigo Martínez, and Álvaro Pardo, Machine learning-assisted virtual patching of web applications, https://arxiv.org/abs/1803.05529, Mar 2018.

Carmen Torrano-Gimenez, Alejandro Pérez-Villegas and Gonzalo Alvarez, An Anomaly-Based Approach for Intrusion Detection in Web Traffic, published by The Allen Institute for Artificial Intelligence, 2009.

Jingxi Liang, Wen Zhao and Wei Ye. “Anomaly-Based Web Attack Detection: A Deep Learning Approach”. ICNCC 2017, Kunming, China, December 8-10, 2017.

Yao Pan, Fangzhou Sun, Zhongwei Teng, Jules White, Douglas C. Schmidt, Jacob Staples and Lee Krause. “Detecting web attacks with end-to-end deep learning”. Journal of Internet Services and Applications (2019) 10:16, SpringerOpen.

HTTP DATASET CSIC 2010, https://www.isi. csic.es/dataset/, accessed 1.2021.

HTTP Param Dataset, https://github.com/ Morzeux/ HttpParamsDataset, accessed 1.2021.

A. Smola and S.V.N. Vishwanathan, “Introduction to Machine Learning,” Cambridge University, 2008.